Mirobody
Lab results to LOINC codes and UCUM units, symptoms and diagnoses to ICPC-3. Offline, no API key.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Drug & supplement lookup and interaction checks from free U.S. government health data.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
MEDDATA_API_KEY비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.
필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"meddata": {
"command": "uvx",
"args": [
"meddata-mcp"
],
"env": {
"MEDDATA_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add meddata --env MEDDATA_API_KEY=your-value -- uvx meddata-mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"meddata": {
"command": "uvx",
"args": [
"meddata-mcp"
],
"env": {
"MEDDATA_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"meddata": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"meddata-mcp"
],
"env": {
"MEDDATA_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 anthesiallc 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
입력해야 할 값: MEDDATA_API_KEY
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.2.1)은 5개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Mirobody, FHIR MCP Server, Google Health MCP
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
Lab results to LOINC codes and UCUM units, symptoms and diagnoses to ICPC-3. Offline, no API key.
MCP server providing seamless access to FHIR APIs for AI tools and healthcare applications
Privacy-first unofficial Google Health API v4 MCP server for health, sleep, activity, HR agents
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
mcp-name: io.github.anthesiallc/meddata
A Model Context Protocol server that exposes the MedData API as tools, so any MCP client (Claude Desktop, Cursor, ChatGPT connectors, or an agent framework) can look up drug and supplement data and check interactions conversationally.
It's a thin wrapper: each tool maps to one MedData REST endpoint. All the data work happens in the API.
| Tool | What it does |
|---|---|
search_drugs | Search drugs by brand or generic name; returns RxCUI + details |
get_drug | Full drug profile by RxCUI |
get_drug_by_ndc | Drug profile by NDC package code |
search_supplements | Search supplements by name; returns supplement IDs |
get_supplement | Full supplement fact sheet by ID |
check_interactions | Interactions across a mixed list of 2-10 drugs/supplements |
assess_routine | Full assessment of a routine: per-pair coverage, sources, timing and food conditions |
get_usage | Current billing period usage and plan limit |
check_interactions returns a flat list of interactions. assess_routine returns the reasoning: what each submitted name resolved to, what was consulted for every pair, and the document behind each finding. Reach for it when the answer will be explained or acted on rather than just displayed.
The distinction that matters most is in pairs_checked[].status:
| status | means |
|---|---|
finding | one or more grounded findings, listed in findings[] |
no_finding_in_sources | a source covering this kind of pair was consulted and had nothing. Absence of a finding is not evidence of safety |
not_covered | no source covers this kind of pair, so it was not assessed. Most supplement-supplement pairs land here |
unresolved | an item did not resolve, so nothing could be checked |
not_covered and no_finding_in_sources are different answers, and a flat empty list cannot tell them apart.
assess_routine also takes class_matching (default off). With it on, a drug matches the therapeutic classes a supplement record names, not only the drug names it lists; those findings carry basis.level: "class" and name the class, so an inferred match stays distinguishable from an explicit one. Findings also carry basis.level (formulation / ingredient / class) saying how closely the source matches what was submitted, three-state timing and food conditions where silence is not_documented rather than "no effect", and references[] with the document version and the verbatim passage.
Free tier is 250 calls/month, no credit card:
curl -X POST https://meddata.anthesia.io/api/v1/signup \
-H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"email":"you@example.com"}'
The key comes back in the api_key field of the response.
The easiest way is with uv (no manual venv needed):
# stdio transport (default — for Claude Desktop, Cursor, most local clients)
MEDDATA_API_KEY=md_your_key uvx meddata-mcp
MEDDATA_API_KEY=md_your_key uvx meddata-mcp --http
Or install with pip into its own environment:
pip install meddata-mcp
MEDDATA_API_KEY=md_your_key meddata-mcp
Note: install into a dedicated environment. The
mcpSDK requires a newer
starlettethan the MedData API app pins, so the two will conflict if installed
together.
Environment variables:
MEDDATA_API_KEY (required) — your MedData API key.MEDDATA_BASE_URL (optional) — defaults to https://meddata.anthesia.io.MEDDATA_TIMEOUT (optional) — request timeout in seconds, default 30.Add to claude_desktop_config.json (Settings → Developer → Edit Config):
{
"mcpServers": { "meddata": { "command": "uvx", "args": ["meddata-mcp"], "env": { "MEDDATA_API_KEY": "md_your_key" } } } }
Add the same block to ~/.cursor/mcp.json (or the project .cursor/mcp.json).
The server is hosted on Smithery, so MCP clients that support Smithery can connect without installing anything. You provide your MedData API key in the Smithery config and it routes to the server.
Any LangChain or LangGraph agent can use these tools through langchain-mcp-adapters:
# pip install langchain-mcp-adapters langgraph "langchain[anthropic]"
from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient
client = MultiServerMCPClient( { "meddata": { "transport": "stdio", "command": "uvx", "args": ["meddata-mcp"], "env": {"MEDDATA_API_KEY": "md_your_key"}, } } ) tools = await client.get_tools()
tools to a LangGraph/LangChain agent, e.g.
LlamaIndex works the same way via its MCP tool spec.
git clone https://github.com/anthesiallc/meddata-mcp && cd meddata-mcp
python -m venv .venv .venv/Scripts/python -m pip install -e ".[http]" # Windows; [http] adds uvicorn for --http
MEDDATA_API_KEY=md_your_key .venv/Scripts/python -m meddata_mcp.server